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基于YOLOv5的火焰图片识别项目

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简介：
本项目采用先进的YOLOv5算法，致力于高效精准地识别图像中的火焰，为火灾预防和监控提供关键技术支撑。 为了在特定视频文件上执行火焰识别，请在detect.py中输入视频文件的名称或路径。处理后的视频将保存在runs/detect目录下。请先配置好环境，网上可以找到相关教程。如果载入训练模型时遇到问题，可以私信我寻求帮助。

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  • 基于YOLOv5的火焰图片识别项目
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    本项目采用先进的YOLOv5算法，致力于高效精准地识别图像中的火焰，为火灾预防和监控提供关键技术支撑。 为了在特定视频文件上执行火焰识别，请在detect.py中输入视频文件的名称或路径。处理后的视频将保存在runs/detect目录下。请先配置好环境，网上可以找到相关教程。如果载入训练模型时遇到问题，可以私信我寻求帮助。
     
  • 基于Yolov5的火焰识别检测系统（含4000张火焰图像数据集）
    优质
    本项目开发了一种基于YOLOv5框架的火焰识别检测系统，并提供了包含4000张图像的火焰专用数据集，旨在提高火灾监控与预警系统的准确性和响应速度。 该项目基于YOLOv5实现火焰识别检测功能，在工业化场景中有广泛应用价值，例如智慧工地、智慧电网及智慧小区等领域。项目文件夹内已包含约4000张用于训练的火焰图像数据集，足以支持开发一个性能良好的模型。在本地测试中，最终模型准确率可达97%左右，并具备实际应用潜力。 此外，提供的数据集已经转换为txt格式标签，无需额外处理即可使用。安装所需库后可直接进行训练与测试操作，方便快捷。如遇任何技术问题，请随时联系项目维护者寻求帮助。
     
  • 基于Yolov5的火焰识别检测代码（含4000张火焰图像数据集）.zip
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    本资源提供了一个基于YOLOv5的火焰识别检测项目，包含训练模型所需的4000张火焰图像数据集及源代码。适合用于火灾监控和预防研究。 使用YOLOv5算法实现火焰识别检测的源码（包含4000张火焰数据集）.zip 是一个高分毕业设计项目，包括完整的代码与数据集。该项目基于YOLOv5实现了对火焰的有效识别，适用于智慧工地、智慧电网和智慧小区等工业场景。 文件夹中已上传了用于训练的火焰图像数据集，总计约4000张图片，足以支持模型的良好训练效果。在开发者的测试环境中，最终模型准确率达到大约97%，具备工业化应用潜力。此外，该数据集已经转换为txt格式标签，无需额外处理。 安装好所需的库之后即可直接运行项目进行训练和测试工作。
     
  • 基于YOLO的火焰识别.zip
    优质
    本项目利用深度学习模型YOLO进行实时视频流中的火焰检测与识别，旨在提供一种高效、准确的火灾预防解决方案。 可以使用TensorFlow版本2.2.0和Keras版本2.3.0。
     
  • 火焰识别数据集含2059张图片（已标注），适用于Yolov5/Yolov7/Yolov8
    优质
    本数据集包含2059张标注图像，专为火焰检测设计，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型，助力提升目标识别精度与效率。 火灾检测数据集包含2059张图片，每张图片只有一个标签名：fire。标签详情如下： labels: xml文件中的名称为：firenc: 1 names: [fire]
     
  • MATLAB火焰边缘识别小程序.rar _ MATLAB火焰检测_Matlab火焰边界_TNH_flame图像处理_matlab火焰识别
    优质
    这是一个基于MATLAB开发的小程序，用于识别和分析火焰图像中的边缘。通过图像处理技术，该程序能够有效检测火焰的边界，适用于火焰监控与安全预警系统等领域。 用于识别火焰边缘，并从高速摄影拍摄的火焰图片中提取边缘。
     
  • 基于Yolov5-Arcface的人脸识别项目
    优质
    本项目采用YOLOv5进行人脸检测，并结合ArcFace模型实现精准人脸识别，适用于安全认证、身份验证等场景。 基于Yolov5_Arcface的人脸识别项目
     
  • MATLAB火焰检测与识别——火焰图像及红外火焰检测_matlab.rar
    优质
    本资源提供MATLAB环境下火焰检测与识别的相关代码和示例数据，包括可见光火焰图像和红外火焰图像处理技术。适用于火灾监控系统开发研究。 使用MATLAB编程源代码对拍摄的红外图像进行火焰识别。
     
  • 基于YOLOv5的口罩识别系统项目
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的口罩识别系统，旨在准确、快速地检测图像或视频中的人脸是否佩戴口罩。 该项目采用流行的YOLOv5算法来实现对戴口罩与未戴口罩的人脸识别需求。项目运行后会展示一个使用Qt技术编写的主界面窗口，并支持图片及视频的检测功能。对于图片检测，用户需上传图片文件，系统将自动判断其中人物是否佩戴了口罩；而针对视频监测，则包括实时监控和文件分析两种模式，在前者中可通过摄像头即时识别未戴口罩的人。 在机器学习领域内，确保训练模型具有高准确率的关键之一是提供充足的数据以供其反复学习、提取特征并进行优化。本项目所用数据集位于名为yolo_mask的文件夹下，该文件夹包含两个子目录：images和labels，分别用于存储图像与标签信息，并进一步细分为test（测试）、train（训练）及val（验证）三个部分及其对应的标注文件。 该项目共使用了2000张图片数据，根据6:2:2的比例分配至上述的各个集合中。随后利用图形注释工具LabelImg对这些图像进行标记处理，并生成一系列txt格式的目标检测标签文件。